Pandas处理日期索引缺失

问题：按日期统计的数据，缺失了某天，导致数据不全该怎么补充日期？

1、数据准备

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  #画图需要的包

df = pd.DataFrame({
    "pdate": ["2019-12-01", "2019-12-02", "2019-12-04", "2019-12-05"],
    "pv": [100, 200, 400, 500],
    "uv": [10, 20, 40, 50],
})
print(df)

df.set_index("pdate").plot()
plt.show()

image.png
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可以用两种方法实现：

一、DataFrame.reindex，调整dataframe的索引以适应新的索引

1、将df的索引变成日期索引

df_date = df.set_index("pdate")
print(df_date.index)
df_date = df_date.set_index(pd.to_datetime(df_date.index))
print(df_date.index)

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2、使用pandas.reindex填充缺失的索引

#设置连续日期索引
pdates = pd.date_range(start="2019-12-01", end="2019-12-05")
print(pdates)

df_date_new = df_date.reindex(pdates, fill_value=0)
print(df_date_new)
df_date_new.plot()
plt.show()

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二、DataFrame.resample，可以对时间序列重采样，支持补充缺失值

1、将索引变成日期索引

df_new2 = df.set_index(pd.to_datetime(df["pdate"])).drop("pdate", axis=1)
print(df_new2)

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2、使用dataframe的resample的方法按照天重采样

resample的含义：
改变数据的时间频率，比如把天数据变成月份，或者把小时数据变成分钟级别

resample的语法：
(DataFrame or Series).resample(arguments).(aggregate function)
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases

#reresample的参数代表天，具体使用可参照上面的链接
df_new2 = df_new2.resample("D").mean().fillna(0)
print(df_new2)

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df_new3 = df_new2.resample("2D").mean()
print(df_new3)

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